基于WFKP聚类算法的培养质量评估

张德珍; 赵文波; 高鹏

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基于WFKP聚类算法的培养质量评估

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针对传统培养质量评估方法过于依赖于专家系统,评估效率低、准确性不高的问题,提出一种特征加权的聚类算法(weighted fuzzy k-prototypes,WFKP)。在马氏距离中引入比例系数定义一种新的相异度,结合K近邻算法和簇内簇间离散度来计算数值属性的权值,利用互信息分析分类属性对聚类的依赖程度,提高聚类效率和准确性。通过UCI数据集验证了WFKP聚类算法的有效性和正确性,并应用到研究生培养质量评估中。实验结果表明,该算法可以挖掘提升培养质量的关键要素,避免评估过程的主观性。

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来源
《计算机工程与设计》 |2022年第5期|1477-1484|共8页
作者
张德珍; 赵文波; 高鹏;
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作者单位

大连海事大学信息科学技术学院;

大连大学经济管理学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数据安全;
关键词
混合型数据; 马氏距离; 模糊聚类; 特征加权; 培养质量评估;

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